| - 20个问题游戏来区分大型语言模型。 | |
| - 360PanT: 无需训练的文本驱动360度全景到全景翻译。 | |
| - 3CSim：用于评估自动驾驶控制的CARLA角落案例模拟。 | |
| - 3DFacePolicy：基于语音驱动的3D面部动画技术。 | |
| - 479元！米家桌面学习灯pro开售：自带雷达感应、自适应调光 | |
| - 60%参考文献被撤稿，Nature绷不住了 | |
| - AI-LieDar：研究大型语言模型代理中效用与真实之间的权衡。 | |
| - AIvril：基于人工智能的RTL生成与实时验证 | |
| - AMBER -- 用于多波段图像分割的高级SegFormer：一种用于高光谱成像的应用。 | |
| - ASFT：通过绝对似然进行对齐的监督微调。 | |
| - AceParse: 一个包含多样化结构文本的全面数据集，用于学术文献解析。 | |
| - AlignBot：通过微调将基于视觉语言模型的定制任务规划与用户提醒对齐，以便为家庭机器人提供服务。 | |
| - AnyBipe：一个用于训练和部署双足机器人的全面框架，受大型语言模型引导。 | |
| - Apollo：用于高质量音频修复的带序列建模 | |
| - AraDiCE：针对大型语言模型的方言和文化能力的基准测试。 | |
| - Arena 4.0：一个全面的ROS2开发和测试平台，用于基于生成模型的人本导航环境生成。 | |
| - AutoPET挑战赛III：测试用于从全身PET/CT图像中分割FDG和PSMA病变的3D残差UNet的广义Dice焦点损失的鲁棒性。 | |
| - AutoSafeCoder：一个多智能体框架，用于通过静态分析和模糊测试保障大语言模型代码生成的安全性。 | |
| - B4: 优化可行代码解决方案和测试的评估 | |
| - BEnDEM：一种基于引导去噪能量匹配的玻尔兹曼采样器。 | |
| - CORE-Bench：通过计算可重复性评估提高发表研究的可信度 | |
| - COSCO：一种针对少量样本多变量时间序列分类的敏锐度感知训练框架。 | |
| - CPL: 关键规划步骤学习提升大型语言模型在推理任务中的泛化能力。 | |
| - CSKV：用于长上下文场景的高效通道缩减的KV缓存训练方法 | |
| - CVE-2023-48788 漏洞被利用：研究人员详细介绍了对 Fortinet EMS 的网络攻击。 | |
| - ChatSUMO：用于自动生成城市交通场景的大型语言模型 | |
| - Contrasformer：一种用于识别神经退行性疾病的脑网络对比变换器。 | |
| - Contri(e)ve：针对学术问题回答的情境和检索。 | |
| - CritiPrefill：一种基于段落重要性的预填充加速方法，用于大规模语言模型。 | |
| - CyberNFT：构思一个基于去中心化和奖励驱动的机器学习入侵检测系统。 | |
| - D2Vformer：一种基于时间位置嵌入的灵活时间序列预测模型。 | |
| - D3-GNN：用于流式图神经网络的动态分布式数据流。 | |
| - DAE-Fuse：一种自适应的区分自编码器用于多模态图像融合 | |
| - DM：用于语音修复的双路径幅度网络 | |
| - DPI-TTS：一种用于文本转语音的快速收敛和风格时间建模的方向性补丁交互方法。 | |
| - DocMamba：基于状态空间模型的高效文档预训练 | |
| - DrLLM：一种基于大语言模型的增强提示分布式拒绝服务抵抗方法。 | |
| - DreamHead：通过层次扩散学习音频驱动的对话头像的时空对应关系 | |
| - DynaMo: 视觉-运动控制领域的动态预训练。 | |
| - E-QUARTIC：用于资源优化学习的能效边缘卷积神经网络集成。 | |
| - E2Map: 基于语言模型的自我反思机器人导航体验与情感地图 | |
| - E2MoCase：一个关于影响重大的法律案件新闻文章中情感、事件和道德观察的数据集。 | |
| - EIA：针对通用网络代理的环境注入攻击，导致隐私泄露。 | |
| - ELMS：移动设备上的弹性大型语言模型 | |
| - ESPnet-EZ：仅使用Python的ESPnet，便于微调和整合。 | |
| - ETAGE：通过集成熵和梯度范数实现增强的测试时间适应，以提高模型性能的稳健性。 | |
| - ElasticAI：为广泛计算创建和部署节能深度学习加速器 | |
| - Eureka：评估和理解大型基础模型 | |
| - EventAug：用于事件学习的多种时空数据增强方法 | |
| - ExploreSelf：通过大型语言模型提供自适应指导，支持用户对个人挑战进行探索和反思。 | |
| - FGR-Net：基于深度重建学习的可解释眼底图像分级分类。 | |
| - FTC的一项广泛研究发现社交媒体网站对用户进行“广泛监控”。 | |
| - Famba-V：快速视觉骡子，采用跨层令牌融合。 | |
| - FedNE：一种用于降维的代理辅助联邦邻域嵌入方法。 | |
| - FedProphet：一种节省内存的联合对抗训练方法，基于理论稳健性和低不一致性级联学习。 | |
| - FlexiTex：通过视觉指导提升纹理生成。 | |
| - FoME：一种基于自适应时间-侧向注意力缩放的脑电图基础模型。 | |
| - FoodPuzzle: 研发大型语言模型代理作为味觉科学家。 | |
| - FreeMark: 一种无侵入的白盒深度神经网络水印技术 | |
| - GCA-SUN：一种用于无需示例计数的上下文感知Swin-UNet模型。 | |
| - GEIC: 使用大语言模型进行通用和多语言命名实体识别 | |
| - GOSt-MT：一个针对与职业相关的机器翻译中的性别偏见的知识图谱。 | |
| - GReDP：一种更强稳的差分隐私训练方法，通过减少保持梯度的噪声。 | |
| - GUNet：一种结合图卷积网络的扩散模型，用于稳定和多样化的姿态生成。 | |
| - GaRField++: 强化高斯辐射场用于大规模3D场景重建 | |
| - GenCRF：生成聚类与重构框架，旨在增强基于意图的信息检索。 | |
| - GlobalMapNet：一种在线全球高清地图矢量化构建框架 | |
| - HALO：通过检索增强上下文优化大语言模型的幻觉分析和学习，以支持临床决策。 | |
| - HARP：一种人类辅助的多智能体强化学习方法，使用不变性评价器进行重新分组。 | |
| - HRA：一种多标准框架用于对元启发式优化算法进行排名 | |
| - Hi-SLAM：通过分层类别高斯点云扩展SLAM中的语义信息。 | |
| - HiFi-CS: 基于视觉-语言模型的开放词汇视觉定位，用于机器人抓取。 | |
| - HyPA-RAG：一种混合参数自适应的检索增强生成系统，应用于人工智能法律和政策领域。 | |
| - IMRL：整合视觉、物理、时间和几何表示以增强获取食物的能力。 | |
| - ITPatch：一种隐形并可触发的物理对抗补丁，针对交通标志识别。 | |
| - InfoDisent：通过信息解耦实现图像分类模型的可解释性。 | |
| - InverseMeetInsert：通过引导扩散模型中的几何累积反演，实现稳健的真实图像编辑。 | |
| - JourneyBench：一个具有挑战性的生成图像的视觉-语言理解基准测试。 | |
| - KnowFormer：重新审视用于知识图谱推理的变换器 | |
| - LACOSTE：利用立体和时间信息进行手术器械分割。 | |
| - LLM-Agent-UMF：基于LLM的代理统一建模框架，实现多主动/被动核心代理的无缝集成。 | |
| - LLM-DER：一种基于大型语言模型的中文煤化工领域命名实体识别方法。 | |
| - LLMR: 通过大型语言模型引导的奖励进行知识蒸馏。 | |
| - LMAC-TD：为音频分类器生成时间域解释。 | |
| - LMT-Net：用于从稀疏车辆观测数据自动生成高清地图的车道模型变换网络。 | |
| - LOLA -- 一个开源的多语言大型语言模型 | |
| - MAISI：用于合成成像的医疗人工智能 | |
| - MEOW：通过反转事实进行记忆监督的大型语言模型的学习遗忘。 | |
| - MGSA：多粒度图结构注意力用于知识图谱到文本生成。 | |
| - MMSearch：评估大型模型作为多模态搜索引擎的潜力 | |
| - MOST：通过持续学习优化多任务下的磁共振重建。 | |
| - MSDNet：一种通过变换器引导的原型技术进行少样本语义分割的多尺度解码器。 | |
| - MURI：通过反向指令为低资源语言提供高质量的指导调优数据集。 | |
| - Mamba Fusion：通过提问学习动作 | |
| - Mamba和Transformer的结合——用于长短期时间序列预测的MAT，应用于气象动态。 | |
| - MaskMol：用于活性悬崖的知识引导分子图像预训练框架。 | |
| - MindGuard：通过边缘大语言模型实现无障碍、无污名的心理健康急救。 | |
| - MindScape研究：结合大语言模型和行为感知，提供个性化的AI驱动日记体验。 | |
| - MulCPred：学习多模态概念以进行可解释的行人动作预测。 | |
| - MusicLIME：可解释的多模态音乐理解 | |
| - NSSR-DIL：基于深度身份学习的无样本图像超分辨率。 | |
| - NatureElectronics期刊发表加州大学圣地亚哥分校开发汗液驱动的可穿戴设备 | |
| - NeSHFS：基于启发式特征选择的邻域搜索用于点击率预测。 | |
| - NoPhish：高效的Chrome扩展，利用机器学习技术检测网络钓鱼。 | |
| - OrthoDoc：用于辅助计算机断层扫描诊断的多模态大语言模型。 | |
| - PAD-FT：一种轻量级的防御后门攻击的方法，通过数据净化和微调来实现。 | |
| - PARAPHRASUS：评估意同句检测模型的全面基准。 | |
| - PDMX：一个大规模公共领域的MusicXML音乐数据集，用于符号音乐处理。 | |
| - PReLU：又一种解决异或问题的单层方法 | |
| - PeriGuru：一个基于图像理解和大语言模型提示的外部设备机器人移动应用助手。 | |
| - PersonaFlow：通过模拟专家角色，提高研究创意的工具。 | |
| - Phikon-v2 是一个大型公共特征提取工具，用于生物标志物预测。 | |
| - Playground v3：通过深度融合大语言模型提高文本与图像的对齐。 | |
| - Point2Graph：一种基于点云的端到端3D开放词汇场景图，用于机器人导航。 | |
| - ProSLM：一种结合了Prolog的语言模型，用于可解释的领域知识问答。 | |
| - ProcessTBench：一个用于过程挖掘的LLM计划生成数据集。 | |
| - Qwen2.5-Math技术报告：通过自我提升迈向数学专家模型 | |
| - RAG-Modulo：使用经验、评论和语言模型解决顺序任务。 | |
| - REG：改进的通用焦点损失，用于在泰国高速公路上利用视觉检测和分割模型进行道路资产检测。 | |
| - ReflectDiffu：通过RL-Diffusion框架反映情感意图的传播与模仿，以生成共情响应。 | |
| - SDP：适用于机器人操作的脉冲扩散策略，具有可学习的通道膜阈值。 | |
| - SEAL：通过技能驱动的对抗学习实现安全的自动驾驶，以生成闭环场景。 | |
| - SIFToM：通过心智理论实现稳健的口头指令跟随 | |
| - SOAP：使用Adam改进和稳定洗发水 | |
| - SRE-CNN：一种用于心脏动态核磁成像的时空旋转不变卷积神经网络。 | |
| - SambaSpy RAT 针对意大利用户进行独特的恶意软件攻击。 | |
| - SemAI：用于物联网的语义人工智能增强DNA存储。 | |
| - SplatSim：使用高斯喷溅实现RGB操作策略的无监督现实转移。 | |
| - StruEdit：结构化输出使大型语言模型的知识编辑快速而准确。 | |
| - SuperCoder2.0：关于大型语言模型作为自主程序员可行性的技术报告 | |
| - SurgPLAN++：通用手术阶段定位网络，用于在线和离线推理 | |
| - TG-LLaVA：通过可学习的潜在嵌入实现文本引导的LLaVA | |
| - TS-EoH：一种基于启发式演变的边缘服务器任务调度算法 | |
| - TTT-Unet：通过测试时训练层增强U-Net以用于生物医学图像分割。 | |
| - TX-Gen：用于时间序列分类的稀疏反事实解释的多目标优化。 | |
| - TabKANet：使用Kolmogorov-Arnold网络和Transformer进行表格数据建模。 | |
| - VAE 解释器：通过交互式可视化增强变分自编码器的学习。 | |
| - VernaCopter：通过正式规范消歧的自然语言驱动机器人 | |
| - ViolinDiff: 通过音高弯曲调节提升小提琴合成表现力。 | |
| - VulnLLMEval: 一种评估大型语言模型在软件漏洞检测和修复中的框架。 | |
| - Wave-U-Mamba：一个用于高质量和高效语音超分辨率的端到端框架。 | |
| - XSub：通过特征替换对黑箱分类器进行解释驱动的对抗攻击 | |
| - “创造市场”与“算法进化”，中美AI竞速的岔路口 | |
| - 云大科研团队参与研究！他们为新物种取名渑池东方翼齿兽 | |
| - 《家之声：用于声音事件检测的去语音居住音频数据集》 | |
| - 《纪念碑谷3》通过加入一艘帆船打破了系列的旧界限。 | |
| - 《黑镜》第七季演员阵容通过一条神秘的计算机信息公布。 | |
| - 一个关于“仅退款”的庞氏骗局，涉及金额超20亿，羊毛党们这次栽了！ | |
| - 一个用于自主和遥控飞行器的意图建模与推理框架。 | |
| - 一种基于提示学习和BERT集成的知识增强疾病诊断方法。 | |
| - 一种度量混合规划方法，用于解决简单SIR模型下的疫情规划问题。 | |
| - 一种新的框架，用于从复杂背景的自然场景图像中检测文本。 | |
| - 一种生成本体工程中能力问题的RAG方法 | |
| - 一种用于角色精灵生成的缺失数据填补生成对抗网络（GAN）。 | |
| - 一种离线适应框架，用于受限的多目标强化学习。 | |
| - 一种轻量级实时双耳语音增强模型，保留空间线索。 | |
| - 一种高效的自学习框架，用于互动语言对话系统。 | |
| - 一种黎曼方法用于最优传输的地面度量学习。 | |
| - 一线城市全职送外卖能挣多少？美团研究院公布骑手收入报告 | |
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| - 上下文引导，参数记忆跟随的大型语言模型。 | |
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| - 介绍一下如何使用源码搭建一个陪玩系统 | |
| - 仍然公平吗？通过协变量漂移的视角对公平性算法进行比较评估。 | |
| - 从“0”到“1”中冶武勘大冶深地岩洞储氢项目方案通过评审 | |
| - 任意特征的线性时间差学习的几乎确定收敛性。 | |
| - 低温恒温搅拌反应浴槽：内部可做低温反应，也可外循环降温使用 | |
| - 你说的就是你的需求吗？教人们表达对大型语言模型的要求。 | |
| - 佳尔特申请一种便于清理的胶膜用过渡架专利，确保胶膜清洁度 | |
| - 使用HARQ的语义通信进行协同感知 | |
| - 使用Lyapunov函数的评估者（CALF）：一种无模型且能确保稳定性的智能体。 | |
| - 使用MiniTool Partition Wizard 12.8 优化磁盘性能 | |
| - 使用PocketNet对 cervical tumors 进行两阶段分割。 | |
| - 使用全辛映射学习广义哈密顿量 | |
| - 使用卷积神经网络进行海洋地震数据的去噪和去混叠。 | |
| - 使用双模态卷积神经网络从语言和生理数据流中检测欺骗行为 | |
| - 使用基于策略梯度的深度强化学习自动化头颈癌的质子PBS治疗计划。 | |
| - 使用大语言模型进行多模态融合以预测自然对话中的参与度。 | |
| - 使用差分隐私技术的无数据蒸馏保护学生学习隐私。 | |
| - 使用机器学习进行感应电机的故障分析和预测性维护。 | |
| - 使用深度学习工具监测科特迪瓦的森林砍伐，利用SAR和光学卫星影像。 | |
| - 使用深度嵌入法检测视频中的异常事件 | |
| - 使用深度强化学习解开安全社交导航中的不确定性。 | |
| - 使用深度强化学习追踪像水母一样游动的移动目标。 | |
| - 使用混合量子机器学习方法早期检测冠心病 | |
| - 使用潜在扩散模型进行高分辨率语音恢复 | |
| - 使用论证理论和义务逻辑解释非单调规范推理。 | |
| - 使用链式思维还是不使用？链式思维主要对数学和符号推理有帮助。 | |
| - 偏好对齐提升基于语言模型的文本到语音转换质量。 | |
| - 光伏设备行业：光储需求高增双轮驱动，逆变器市场复苏势头强劲 | |
| - 光流很重要：关于融合单目提取的模式以改善方向控制的实际比较研究。 | |
| - 公平强化学习算法用于低压配电网中光伏主动控制。 | |
| - 关于“延迟退休”的一些思考 | |
| - 关于“抠门”的闲聊 | |
| - 关于合成纹理数据集：挑战、创建和管理 | |
| - 关于图机器学习中超出分布泛化的因果视角调查。 | |
| - 关于基于代理模型中代理行为的限制 | |
| - 关于思维图示 | |
| - 关于感质结构与语言产生之间的双向因果关系的建设性方法。 | |
| - 关于音乐理解的基础模型调查 | |
| - 具有最大时间滞后的随机项目调度的主动和被动约束编程。 | |
| - 具有类人推理的自动控制：探索语言模型驱动的空中交通代理。 | |
| - 农民聊天：为小农户提供AI驱动的农业服务。 | |
| - 分数作为行动：通过连续时间强化学习微调扩散模型的框架。 | |
| - 利用3D扩散模型生成合成数据，改善CT扫描中股骨骨转移的分割效果。 | |
| - 利用人工智能保护野生动物 | |
| - 利用人工智能的数据驱动全球气象模型进行气候归因：对2017年奥罗维尔水坝极端大气河流的分析。 | |
| - 利用大型语言模型自动化游戏描述的格式化。 | |
| - 利用学习到的概念库进行符号回归分析。 | |
| - 利用数据指纹进行时间序列分类中隐私保护算法选择：对未见数据集的性能和不确定性估计。 | |
| - 利用最密集重叠子图在超图神经网络中进行超边建模。 | |
| - 利用检索增强生成和大语言模型提升电子商务产品标题翻译 | |
| - 利用概念层次结构进行家庭行为识别 | |
| - 利用深度学习从显微镜图像中识别有害浮游植物。 | |
| - 利用深度学习和先进的数据预处理技术提升PET/CT影像中的病灶分割效果。 | |
| - 利用深度学习的机会性CT成像发现未诊断的医疗状况。 | |
| - 利用深度聚类算法高效建立菊花苗的质量分类标准。 | |
| - 利用眼动数据进行阅读能力检测，采用基于LSTM的少量样本学习。 | |
| - 加法特征归因方法：关于流体动力学和热传递的可解释人工智能综述。 | |
| - 勒索软件团伙利用Veeam漏洞CVE-2023-27532攻击尼日利亚网络基础设施。 | |
| - 北朝鲜黑客利用有毒的Python软件包攻击Linux和macOS系统。 | |
| - 原创这些企业已经通过AI节能减排省下一大笔费用了 | |
| - 双层训练和解码大型语言模型，实现同步思考与表达。 | |
| - 可解释语义分割的多尺度分组原型 | |
| - 同炎数智科技取得一种存水弯装置专利，降低检修难度 | |
| - 向极微观深入，拓展对生命科学的认知（新知把握科学研究新趋势） | |
| - 否定之否定、遗传与变异、基因算法，绝妙的哲学展现 | |
| - 团队：针对网络入侵检测系统的时间对抗示例攻击模型，应用于RNN。 | |
| - 在变化环境中学习稳健策略的课程，使用分解状态表示。 | |
| - 在基于随机梯度的深度神经网络训练中，使用交叉熵优化超参数。 | |
| - 在基础模型时代，音乐人工智能的主要研究领域。 | |
| - 在实际仓库优化问题中探讨实用性：基于量子退火器的建模和初步结果。 | |
| - 在强化学习中的分布奖励模型中使用分位数回归。 | |
| - 在计算神经科学中利用并行差分进化算法进行模型校准：模拟拉伸引起的神经缺损。 | |
| - 在软件中加入验证功能，用于操作和网络攻击结果的审查，以及自主渗透测试系统。 | |
| - 基于AI的虚拟教师提升教育效率：利用大型预训练模型进行自动错误分析和修正。 | |
| - 基于BERT的抑郁检测摘要方法 | |
| - 基于一致性预测的可靠多视角学习用于心脉狭窄的超声心动图分类。 | |
| - 基于决策的局部搜索算法解决稳定匹配问题 | |
| - 基于分布核的分布式聚类 | |
| - 基于因果变换器的预测自监督逻辑综合优化。 | |
| - 基于图神经网络的Sybil检测 | |
| - 基于多样性的通道原型学习用于异常意图检测 | |
| - 基于大型语言模型的对话状态追踪的可信度评估。 | |
| - 基于大型语言模型的生成性心理测量方法评估人类和人工智能的价值观。 | |
| - 基于大型语言模型的论文来源追踪集成学习：无GPU方法 | |
| - 基于大语言模型的生成式错误纠正：语音识别、说话人标记和情感识别的挑战与基准。 | |
| - 基于大语言模型的知识标签多-agent系统 | |
| - 基于子图的扩散模型用于链接预测 | |
| - 基于方向和时间戳线索的多通道到多通道目标声音提取。 | |
| - 基于智能数据驱动的SnO2_2薄膜特性GRU预测器 | |
| - 基于机器学习的实时系统在流式细胞术中用于检测急性髓系白血病的临床验证。 | |
| - 基于机器学习的高带宽磁传感。 | |
| - 基于模型的风险最小化运动预测 | |
| - 基于深度学习的乳腺癌分子亚型分类研究，利用H&E全切片图像。 | |
| - 基于深度学习的地震数据去混叠技术。 | |
| - 基于潜在空间的扩散模型用于概率多元时间序列的数据补全。 | |
| - 基于灰狼优化的绿色多属性客户选择用于空中联邦学习 | |
| - 基于熟悉度的证据压缩用于增强生成检索。 | |
| - 基于状态空间模型的拓扑深度学习：用于简复的Mamba方法。 | |
| - 基于胸部X光图像的肺结核分类少样本学习方法 | |
| - 基于能量的抗体优化与增强筛选的主动学习 | |
| - 基于超图的运动生成与多模态交互关系推理 | |
| - 基于音频的强化学习用于自然环境中的头部方向调整。 | |
| - 基础模型的可接受使用政策 | |
| - 增强、丢弃和替换：提高大型语言模型图像描述的多样性，以实现高效的音乐文本表示学习。 | |
| - 增强皮肤病诊断：通过SAM赋能实现可解释的视觉概念发现 | |
| - 增强语音指令的合成训练数据：从基于ASR的筛选到SSL潜在空间的领域适应。 | |
| - 多智能体市场模型可以解释人工智能交易者对金融市场的影响——一种新的GARCH模型微观基础。 | |
| - 多维时间序列的异常检测矩阵剖面 | |
| - 多领域数据聚合用于组织学图像中的轴突和髓鞘分割。 | |
| - 大型语言模型中的信号处理 | |
| - 大型语言模型可以在多说话者场景中，根据不同指令进行语音转录。 | |
| - 大型语言模型在人工测试验证中的有效性 | |
| - 大型语言模型在法律领域的事实性 | |
| - 大型语言模型在热带病和传染病分类中的情境评估 | |
| - 大型语言模型能否理解事件信号？探索纯零样本的事件识别。 | |
| - 大脑如何利用嵌入和具身性来编码感知和解码符号。 | |
| - 天津大学面向全体本科生推出人工智能金课 | |
| - 如何利用人工智能构建虚拟细胞：重点和机遇 | |
| - 如何在化学和材料科学中进行有影响力的人工智能研究 | |
| - 学习多流形嵌入用于分布外检测 | |
| - 实时检测深度伪造视频的方法：利用主动探测技术识别假视频。 | |
| - 家具行业作业车间调度优化：一种考虑机器设置、批量变异和内部物流的强化学习方法。 | |
| - 对大型语言模型在竞赛编程中的表现进行多年份、多年级的评估分析。 | |
| - 对离线训练编码器在基于视觉的深度强化学习中应用于自动驾驶的研究。 | |
| - 对量化指令调优的大型语言模型进行全面评估：实验分析高达405亿参数。 | |
| - 对预训练语言模型在音乐理解方面的评估 | |
| - 寻找主观真相：收集200万票用于全面的生成型人工智能模型评估。 | |
| - 寻找规律性：AI是否可以提供一种通用方法 | |
| - 将FP8训练扩展到万亿标记的大型语言模型 | |
| - 将动态因子模型与神经控制微分方程结合，用于实时预测GDP。 | |
| - 将多个网页片段整合为一个整体：通过次模选择有趣网页挖掘更完整的聚类用于网络主题检测。 | |
| - 将强化学习和模型预测控制结合应用于微电网。 | |
| - 小型语言模型在短篇创意写作中能胜过人类：一项比较小型语言模型与人类及大型语言模型的研究。 | |
| - 小英本人申请么噶小英商标小英申请么噶小英商标通过初审村民称小英视频内容与生活基本一致 | |
| - 少即是多：一种简单有效的标记减少方法，用于提高多模态大语言模型的效率。 | |
| - 层次化超复合网络用于多模态情感识别 | |
| - 工业6.0：由生成式人工智能和异构机器人群体驱动的新一代工业。 | |
| - 帕累托数据框架：利用最小可行数据（MVD）迈向资源高效的决策过程。 | |
| - 带有掩模去噪机制的代理聚合器用于组织病理全切片图像分析。 | |
| - 建华阀门申请一种防冲击式密封阀门，减少水锤现象的冲击力 | |
| - 开发一个算法选择器，用于调度问题中的绿色配置。 | |
| - 强化学习中的自主目标检测与停止：以源项估计为例的研究。 | |
| - 影子层次分析法用于多标准供应商选择 | |
| - 思维迭代：利用内心对话增强大型语言模型的自主推理。 | |
| - 情感分析综合研究：从基于规则的系统到现代大型语言模型系统。 | |
| - 意见形成：一种基于深度强化学习的机器人与用户互动方法。 | |
| - 探索中间土地：通过生成样本找出AI决策与人类评分之间的差异的方法。 | |
| - 探索信息检索领域：新评估技术和比较文档拆分方法的研究 | |
| - 探索微调生成模型用于关键词选择：以俄语为例 | |
| - 探索用于人脸验证的3D人脸重建与融合方法：视频监控中的案例研究。 | |
| - 探讨多模态大型语言模型的图结构理解能力：案例研究 | |
| - 提升施工现场安全：轻量级卷积网络用于有效的安全帽检测 | |
| - 提高人际对话总结的准确性，通过口语理解任务实现。 | |
| - 提高模拟神经网络的鲁棒性：一种无需考虑噪声的可解释正则化方法。 | |
| - 提高视觉增强语言模型的效率 | |
| - 揭露“马可·波罗”：针对数千人的信息窃取团伙 | |
| - 改进针对肾结石类型识别的基于实例推理的原型部件抽象解释。 | |
| - 政治内容文本标注中的大型语言模型基准测试：基于有毒与不文明数据的概念验证。 | |
| - 敦煌谁研究得好，谁就是中心 | |
| - 数学物理学家Lieb：费曼认为我严格计算浪费时间，却让我更坚定走数学物理之路 | |
| - 文本提示不足：声音事件增强提示适配器用于目标风格音频生成。 | |
| - 无保存的万花筒：一种100%即时编译的神经网络编码语言，具有Python风格的语法。 | |
| - 无梯度的事后可解释性，利用蒸馏辅助的可学习方法。 | |
| - 无须领域知识的可解释自动化数据质量提升方法 | |
| - 时间多值条件逻辑：初步报告 | |
| - 智能扩展：通过小模型初始化加速大语言模型的预训练 | |
| - 最近深度学习和语言模型在微生物组研究中的进展。 | |
| - 有效监测在线决策算法在数字干预实施中的应用 | |
| - 机器学习与理论负载性——一种现象学解释 | |
| - 李飞飞创业之后首个专访：视觉空间智能与语言一样根本 | |
| - 标签收敛：通过矛盾的标注定义目标识别中的上限性能界限。 | |
| - 检索、标注、评估、重复：利用多模态大语言模型进行大规模产品检索评估。 | |
| - 模型循环（MILO）：利用大型语言模型加速多模态人工智能数据标注。 | |
| - 水质网络：通过混合深度学习模型预测尼泊尔的季节性水质。 | |
| - 注意模块：基于注意力的新艺术风格 | |
| - 流形约束的核级去噪扩散模型用于基于结构的药物设计 | |
| - 流程挖掘导航：使用pm4py的案例研究 | |
| - 测试时间增强与变分贝叶斯相结合 | |
| - 消息称RTX4090下个月停产！英伟达为RTX5090铺路：性能较上代大提升驱动之家 1小时前 1836阅读 | |
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